package cn.yuanqiao.archive.shuzihua.utils;

import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.metadata.data.ReadCellData;
import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;
import com.alibaba.excel.util.ListUtils;
import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.*;

/**
 * @ProjectName: cn.yuanqiao.archive.shuzihua.utils
 * @ClassName: CatalogueUploadDataList
 * @Author: lenovo
 * @Description: hbWang
 * @Date: 2024/1/16 14:35
 * @Version: 1.0
 **/
public class CatalogueUploadDataList implements ReadListener<Map<Integer, String>> {
    protected final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
    /**
     * 每隔5条存储数据库，实际使用中可以100条，然后清理list ，方便内存回收
     */
    public static final int BATCH_COUNT = 1000;
    private List<Map<Integer, String>> cachedDataList = ListUtils.newArrayListWithExpectedSize(BATCH_COUNT);
    /**
     * 假设这个是一个DAO，当然有业务逻辑这个也可以是一个service。当然如果不用存储这个对象没用。
     */
    private CatalogueUploadDao catalogueUploadDao;

    public CatalogueUploadDataList() {
        // 这里是demo，所以随便new一个。实际使用如果到了spring,请使用下面的有参构造函数
        catalogueUploadDao = new CatalogueUploadDao();
    }

    /**
     * 如果使用了spring,请使用这个构造方法。每次创建Listener的时候需要把spring管理的类传进来
     *
     * @param catalogueUploadDao
     */
    public CatalogueUploadDataList(CatalogueUploadDao catalogueUploadDao) {
        this.catalogueUploadDao = catalogueUploadDao;
    }

    @Override
    public void invokeHead(Map headMap, AnalysisContext analysisContext) {
        logger.info("解析表头数据:{}", JSON.toJSONString(headMap));
        List<Map<String, String>> list = new ArrayList<>();
        Iterator<Map.Entry<Integer, ReadCellData>> iterator = headMap.entrySet().iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Map.Entry<Integer, ReadCellData> next = iterator.next();
            Map<String, String> map = new HashMap();
            map.put("num", String.valueOf(next.getKey()));
            map.put("name", next.getValue().getStringValue());
            list.add(map);
        }
        catalogueUploadDao.setHeadMap(list);
    }

    /**
     * 这个每一条数据解析都会来调用
     *
     * @param data    one row value. It is same as {@link AnalysisContext#readRowHolder()}
     * @param context
     */
    @Override
    public void invoke(Map<Integer, String> data, AnalysisContext context) {
        if (catalogueUploadDao.getType() == 1) {
            //logger.info("解析到一条数据:{}", JSON.toJSONString(data));
            cachedDataList.add(data);
            // 达到BATCH_COUNT了，需要去存储一次数据库，防止数据几万条数据在内存，容易OOM
            if (cachedDataList.size() >= BATCH_COUNT) {
                saveData();
                // 存储完成清理 list
                cachedDataList = ListUtils.newArrayListWithExpectedSize(BATCH_COUNT);
            }
        }
    }

    /**
     * 所有数据解析完成了 都会来调用
     *
     * @param context
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 这里也要保存数据，确保最后遗留的数据也存储到数据库
        if (catalogueUploadDao.getType() == 1) {
            saveData();
        }
        //log.info("所有数据解析完成！");
    }

    /**
     * 加上存储数据库
     */
    private void saveData() {
        //log.info("{}条数据，开始存储数据库！", cachedDataList.size());
        catalogueUploadDao.save(cachedDataList);
        //log.info("存储数据库成功！");
    }
}